{"id":244,"date":"2020-07-05T18:44:13","date_gmt":"2020-07-05T21:44:13","guid":{"rendered":"https:\/\/wp.ufpel.edu.br\/planilhasgoogle\/?page_id=244"},"modified":"2020-07-05T18:44:13","modified_gmt":"2020-07-05T21:44:13","slug":"amostra-desvio-medio-desvio-padrao-e-variacao","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/wp.ufpel.edu.br\/planilhasgoogle\/modulo-basico\/aula-6-funcoes-estatisticas\/amostra-desvio-medio-desvio-padrao-e-variacao\/","title":{"rendered":"Amostra: Desvio M\u00e9dio, Desvio Padr\u00e3o e Varia\u00e7\u00e3o"},"content":{"rendered":"
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\u00a0 \u00a0 O texto abaixo foi retirado do site:\u00a0https:\/\/pt.surveymonkey.com\/mp\/sample-size\/<\/a>\u00a0a leitura \u00e9 fundamental para quem deseja entender um pouco da teoria e da import\u00e2ncia sobre as fun\u00e7\u00f5es que analisaremos nesta se\u00e7\u00e3o.<\/p>\n

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Ao se perguntar “De quantos respondentes preciso?”, o que voc\u00ea quer dizer \u00e9 “Qual deve ser o tamanho da minha amostra para que eu possa estimar com precis\u00e3o a minha popula\u00e7\u00e3o?”. Esses conceitos s\u00e3o complexos. Por isso, dividimos o processo em cinco passos, para voc\u00ea calcular facilmente o tamanho ideal da sua amostra e garantir precis\u00e3o nos resultados da pesquisa.<\/p>\n

Cinco passos para garantir uma amostra representativa e estimar com precis\u00e3o a sua popula\u00e7\u00e3o:<\/h4>\n

\n1. Qual \u00e9 a sua popula\u00e7\u00e3o?<\/h5>\n

Quando falamos em popula\u00e7\u00e3o, isso significa o conjunto total de pessoas que voc\u00ea deseja entender. J\u00e1 sua amostra ser\u00e3o as pessoas dessa popula\u00e7\u00e3o que de fato responder\u00e3o \u00e0 sua pesquisa.<\/p>\n

Dessa forma, por exemplo, se voc\u00ea quiser entender como comercializar sua pasta de dente na Fran\u00e7a, sua popula\u00e7\u00e3o ser\u00e1 formada pelos residentes desse pa\u00eds. Se voc\u00ea quiser descobrir quantos dias de f\u00e9rias as pessoas que trabalham na sua empresa de pasta de dente gostariam de ter, sua popula\u00e7\u00e3o ser\u00e1 formada por todos os funcion\u00e1rios da empresa.<\/p>\n

Independentemente de ser um pa\u00eds ou uma empresa, definir qual popula\u00e7\u00e3o voc\u00ea est\u00e1 tentando entender \u00e9 um primeiro passo essencial. Ap\u00f3s saber qual \u00e9 sua popula\u00e7\u00e3o, descubra quantas pessoas (aproximadamente) a comp\u00f5em. Por exemplo, cerca de 65 milh\u00f5es de pessoas vivem na Fran\u00e7a, ent\u00e3o supomos que sua empresa de pasta de dente tenha menos funcion\u00e1rios que isso.<\/p>\n

J\u00e1 tem o seu n\u00famero? Certo, ent\u00e3o vamos continuar.<\/p>\n

2. Qu\u00e3o exata sua pesquisa precisa ser?<\/p>\n

Pense nesta etapa como uma avalia\u00e7\u00e3o do volume de risco que voc\u00ea se disp\u00f5e a assumir de que as respostas para sua pesquisa n\u00e3o ser\u00e3o t\u00e3o precisas, pois voc\u00ea n\u00e3o est\u00e1 aplicando question\u00e1rios \u00e0 popula\u00e7\u00e3o inteira. Ent\u00e3o, aqui est\u00e3o as duas perguntas que \u00e9 preciso responder:<\/p>\n

Qual \u00e9 o n\u00edvel de certeza necess\u00e1rio de que as respostas refletem as opini\u00f5es da sua popula\u00e7\u00e3o?<\/p>\n

Esta \u00e9 sua margem de erro. Ent\u00e3o, digamos que, por exemplo, 90% da sua amostra gosta de chiclete de uva. Uma margem de erro de 5% adicionaria 5% em ambos os lados desse n\u00famero, o que significa que, na verdade, 85-95% da sua amostra gosta de chiclete de uva. 5% \u00e9 a margem de erro mais usada, mas voc\u00ea pode usar de 1 a 10%, dependendo da sua pesquisa. Usar uma margem de erro acima de 10% n\u00e3o \u00e9 recomendado.<\/p>\n

Qual o n\u00edvel de certeza que voc\u00ea precisa ter de que a amostra retrata com precis\u00e3o a sua popula\u00e7\u00e3o?<\/p>\n

Este \u00e9 o seu n\u00edvel de confian\u00e7a. O n\u00edvel de confian\u00e7a \u00e9 a probabilidade de que a amostra selecionada seja refletida nos resultados obtidos. O c\u00e1lculo \u00e9 feito geralmente da seguinte maneira. Se voc\u00ea selecionasse mais 30 amostras aleatoriamente na sua popula\u00e7\u00e3o, quantas vezes os resultados obtidos na sua primeira amostra seriam significativamente diferentes das outras 30? Um n\u00edvel de confian\u00e7a de 95% significa obter os mesmos resultados em 95% das vezes. 95% \u00e9 o n\u00edvel de confian\u00e7a utilizado com mais frequ\u00eancia, mas sua pesquisa pode exigir um n\u00edvel de confian\u00e7a de 90% ou 99%, dependendo das suas necessidades. Reduzir seu n\u00edvel de confian\u00e7a para um valor abaixo de 90% n\u00e3o \u00e9 recomendado.<\/p>\n

3. Qual deve ser o tamanho da minha amostra?<\/h5>\n

Usando o gr\u00e1fico abaixo, selecione sua popula\u00e7\u00e3o-alvo aproximada e escolha sua margem de erro para estimar o n\u00famero de pesquisas conclu\u00eddas que ser\u00e3o necess\u00e1rias.<\/p>\n

Agora que voc\u00ea possui os n\u00fameros dos passos 1 e 2, confira o gr\u00e1fico de apoio abaixo para descobrir qual deve ser o tamanho da sua amostra.<\/p>\n

Popula\u00e7\u00e3o margem de erro de 10% margem de erro de 5% margem de erro de 1% n\u00edvel de confian\u00e7a de 90% n\u00edvel de confian\u00e7a de 95% n\u00edvel de confian\u00e7a de 99%<\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n\n<\/colgroup>\n\n\n\n\n\n\n\n\n
Popula\u00e7\u00e3o<\/td>\nmargem de erro de 10%<\/td>\nmargem de erro de 5%<\/td>\nmargem de erro de 1%<\/td>\nn\u00edvel de confian\u00e7a de 90%<\/td>\nn\u00edvel de confian\u00e7a de 95%<\/td>\nn\u00edvel de confian\u00e7a de 99%<\/td>\n<\/tr>\n
100<\/td>\n50<\/td>\n80<\/td>\n99<\/td>\n74<\/td>\n80<\/td>\n88<\/td>\n<\/tr>\n
500<\/td>\n81<\/td>\n218<\/td>\n476<\/td>\n176<\/td>\n218<\/td>\n286<\/td>\n<\/tr>\n
1.000<\/td>\n88<\/td>\n278<\/td>\n906<\/td>\n215<\/td>\n278<\/td>\n400<\/td>\n<\/tr>\n
10.000<\/td>\n96<\/td>\n370<\/td>\n4.900<\/td>\n264<\/td>\n370<\/td>\n623<\/td>\n<\/tr>\n
100.000<\/td>\n96<\/td>\n383<\/td>\n8.763<\/td>\n270<\/td>\n383<\/td>\n660<\/td>\n<\/tr>\n
+ de 1.000,000<\/td>\n97<\/td>\n384<\/td>\n9.513<\/td>\n271<\/td>\n384<\/td>\n664<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

Observa\u00e7\u00e3o: estas informa\u00e7\u00f5es servem apenas como orienta\u00e7\u00f5es gerais. Al\u00e9m disso, para as popula\u00e7\u00f5es com mais de 1 milh\u00e3o de indiv\u00edduos, arredonde sempre para a centena mais pr\u00f3xima.<\/p>\n

4. Qual ser\u00e1 a taxa de resposta dos indiv\u00edduos?<\/h5>\n

Lamentamos informar que nem todo mundo que receber sua pesquisa vai respond\u00ea-la.<\/p>\n

A porcentagem de pessoas que realmente respondem a uma pesquisa recebida \u00e9 conhecida como a “taxa de resposta”. Estimar sua taxa de resposta ajuda a determinar o n\u00famero total de pesquisas que voc\u00ea ter\u00e1 que enviar para obter o n\u00famero necess\u00e1rio de respostas.<\/p>\n

As taxas de resposta variam amplamente, dependendo de uma s\u00e9rie de fatores, como o relacionamento com seu p\u00fablico-alvo, o tamanho e a complexidade da pesquisa, os incentivos oferecidos e at\u00e9 o\u00a0tema<\/a>\u00a0das perguntas. Para question\u00e1rios online, em que n\u00e3o h\u00e1 qualquer relacionamento pr\u00e9vio com os destinat\u00e1rios, uma taxa de resposta de 20% a 30% \u00e9 considerada excelente. Uma taxa de resposta de 10% a 15% \u00e9 um palpite mais conservador e seguro, caso ainda n\u00e3o tenha aplicado question\u00e1rios \u00e0 sua popula\u00e7\u00e3o.<\/p>\n

5. Esta parte \u00e9 f\u00e1cil!<\/h5>\n

Basta dividir o n\u00famero obtido no passo 3 pelo n\u00famero obtido no passo 4. Este \u00e9 o n\u00famero procurado.<\/p>\n

Assim, por exemplo, se voc\u00ea precisa que 100 mulheres que usam xampu preencham sua pesquisa e acredita que cerca de 10% delas v\u00e3o de fato respond\u00ea-la, ent\u00e3o \u00e9 preciso enviar as perguntas a 100\/10% mulheres – 1.000!<\/p>\n

\n

Desvio M\u00e9dio<\/p>\n

Como observado na se\u00e7\u00e3o anterior, segue as fun\u00e7\u00f5es para c\u00e1lculo de valor m\u00ednimo:<\/p>\n

DESV.M\u00c9DIO<\/h4>\n

F\u00f3rmula:<\/b>\u00a0DESV.M\u00c9DIO(valor1; valor2) |\u00a0Descri\u00e7\u00e3o:<\/b>\u00a0Calcula a m\u00e9dia das magnitudes de desvios da m\u00e9dia de um conjunto de dados.<\/p>\n

O Desvio M\u00e9dio, \u00e9 basicamente a soma de todos os n\u00fameros da conta, divididos pela quantidade dele.\u00a0\u00c9 ent\u00e3o uma medida da dispers\u00e3o dos dados em rela\u00e7\u00e3o \u00e0 m\u00e9dia de uma sequ\u00eancia, o “afastamento” em rela\u00e7\u00e3o a essa m\u00e9dia. Esta medida representa a m\u00e9dia das dist\u00e2ncias entre cada elemento da amostra e seu valor m\u00e9dio.\u00a0Vejamos um exemplo no v\u00eddeo \u00e0 seguir.<\/p>\n

https:\/\/wp.ufpel.edu.br\/planilhasgoogle\/files\/2020\/07\/desvio_medio.mp4<\/a><\/video><\/div>\n

Desvio Padr\u00e3o<\/h3>\n

Como observado na se\u00e7\u00e3o anterior, segue as fun\u00e7\u00f5es para c\u00e1lculo de desvio padr\u00e3o:<\/p>\n

DESVPAD<\/h4>\n

F\u00f3rmula:<\/b>\u00a0DESVPAD(valor1; valor2) |\u00a0Descri\u00e7\u00e3o:<\/b>\u00a0Calcula uma estimativa de desvio padr\u00e3o com base em uma amostra.<\/p>\n

DESVPADA<\/h4>\n

F\u00f3rmula:<\/b>\u00a0DESVPADA(valor1; valor2) |\u00a0Descri\u00e7\u00e3o:<\/b>\u00a0Calcula uma estimativa de desvio padr\u00e3o com base em uma amostra, definindo o texto com o valor “0”.<\/p>\n

DESVPADP<\/h4>\n

F\u00f3rmula:<\/b>\u00a0DESVPADP(valor1; valor2) |\u00a0Descri\u00e7\u00e3o:<\/b>\u00a0Calcula uma estimativa de desvio padr\u00e3o com base em uma popula\u00e7\u00e3o inteira.<\/p>\n

DESVPADPA<\/h4>\n

F\u00f3rmula:<\/b>\u00a0DESVPADPA(valor1; valor2) |\u00a0Descri\u00e7\u00e3o:<\/b>\u00a0Calcula uma estimativa de desvio padr\u00e3o com base em uma popula\u00e7\u00e3o inteira, definindo o texto com o valor “0”.<\/p>\n

O desvio padr\u00e3o \u00e9\u00a0um par\u00e2metro muito usado em estat\u00edstica que indica o grau de varia\u00e7\u00e3o de um conjunto de elementos. Exemplificando. Se medirmos a temperatura m\u00e1xima durante tr\u00eas dias em uma cidade e obtivermos os seguintes valores, 28\u00ba, 29\u00ba e 30\u00ba, podemos dizer que a m\u00e9dia desses tr\u00eas dias foi 29\u00ba. Em outra cidade, as temperaturas m\u00e1ximas nesses mesmos dias podem ter sido 22\u00ba, 29\u00ba e 35\u00ba. No segundo caso, a m\u00e9dia dos tr\u00eas dias tamb\u00e9m foi 29\u00ba. As m\u00e9dias t\u00eam o mesmo valor, mas os moradores da primeira cidade viveram tr\u00eas dias de calor, enquanto os da segunda tiveram dois dias de calor e um de frio. Para diferenciar uma m\u00e9dia da outra, foi criada a no\u00e7\u00e3o de desvio padr\u00e3o, que serve para dizer o quanto os valores dos quais se extraiu a m\u00e9dia s\u00e3o pr\u00f3ximos ou distantes da pr\u00f3pria m\u00e9dia. No exemplo acima, o desvio padr\u00e3o da segunda cidade \u00e9 muito maior que o da primeira. Uma das aplica\u00e7\u00f5es mais comuns do desvio padr\u00e3o \u00e9 para c\u00e1lculo da classifica\u00e7\u00e3o no vestibular. Se dois candidatos ao mesmo curso tiram nota 7 em provas diferentes, o peso desse resultado vai depender do desvio padr\u00e3o de cada exame. Digamos que a m\u00e9dia das notas nas duas provas tenha sido 5. Aquele que obteve 7 na prova cujo desvio padr\u00e3o foi menor, ser\u00e1 mais considerado porque signifca que ele conseguiu um 7 em um exame em que quase todo mundo ficou pr\u00f3ximo a 5. Enquanto o outro conquistou um 7 em uma prova onde muitos outros tamb\u00e9m tiraram notas altas.<\/p>\n

https:\/\/wp.ufpel.edu.br\/planilhasgoogle\/files\/2020\/07\/desvio_padrao.mp4<\/a><\/video><\/div>\n

Varia\u00e7\u00e3o<\/h3>\n

Como observado na se\u00e7\u00e3o anterior, segue as fun\u00e7\u00f5es para c\u00e1lculo de valor m\u00ednimo:<\/p>\n

VAR<\/h4>\n

F\u00f3rmula:<\/b>\u00a0VAR(valor1; valor2) |\u00a0Descri\u00e7\u00e3o:<\/b>\u00a0Calcula uma estimativa da varia\u00e7\u00e3o com base em uma amostra.<\/p>\n

VARA<\/h4>\n

F\u00f3rmula:<\/b>\u00a0VARA(valor1; valor2) |\u00a0Descri\u00e7\u00e3o:<\/b>\u00a0Calcula uma estimativa da varia\u00e7\u00e3o com base em uma amostra, definindo o texto com o valor “0”.<\/p>\n

O coeficiente de varia\u00e7\u00e3o \u00e9 usado para analisar a dispers\u00e3o em termos relativos a seu valor m\u00e9dio quando duas ou mais s\u00e9ries de valores apresentam unidades de medida diferentes. Dessa forma, podemos dizer que o coeficiente de varia\u00e7\u00e3o \u00e9 uma forma de expressar a variabilidade dos dados excluindo a influ\u00eancia da ordem de grandeza da vari\u00e1vel.<\/p>\n

https:\/\/wp.ufpel.edu.br\/planilhasgoogle\/files\/2020\/07\/variacoes.mp4<\/a><\/video><\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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